基于粒子群算法的多目标多执行模式的项目调度优化研究

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3.0 牛悦 2024-11-07 4 4 2.92MB 88 页 15积分

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摘要

如今随着现代化建设的加速推进、科学技术的不断发展以及生产规模的日益

壮大，单体投资过百亿的大型工程项目已越来越多，其具有工期长、费用高、资

源需求大、质量要求高等特点，因此，如何准确地管理与控制整个项目建设的进

程、制定一个科学合理的项目调度方案已愈显重要，并受到了学术界、企业界的

广泛关注。

在实际项目调度中，工期、成本、资源和质量是一组既互为依存又相互矛盾

的共同体，作为构成项目建设总目标的关键要素，其无疑决定了项目的成败，因

而如今的项目调度计划管理已不能仅仅局限于追求某单个目标要素的优化，项目

调度多目标优化问题已经成为一个很重要的研究课题。同时随着人们对项目执行

效率的重视，多目标优化技术的改进在整个项目优化问题中也越来越受到关注。

但是，目前所采用的大多智能优化算法虽然能在一定范围内解决项目优化问题，

但是其繁琐的操作流程以及易于陷入局部最优的缺点，使得优化结果总是不尽人

意。

因此本文在对目前国内外多目标项目调度及其优化技术研究做了详细的综合

概述后，提出了一种改进的混沌粒子群算法用来解决多目标多执行模式项目调度

优化问题。首先，文章在标准粒子群算法和混沌优化原理的研究基础上提出了这

种将混沌优化嵌入基本粒子群的新算法；然后，分别对项目工期、成本、资源和

质量各目标进行分析及建模，并通过无量纲化及多目标动态加权技术，构建了项

目工期-成本-资源-质量的多目标综合优化模型；同时，针对模型特点，本文进一

步对不同执行模式情况下的多目标项目调度问题进行了分类研究，并将混沌粒子

群算法应用其中，通过实际项目调度案例，最终结果验证了混沌粒子群算法在求

解复杂的多执行模式多目标项目调度优化问题中的有效性和实用性。

关键词：项目调度多目标优化模型多执行模式混沌粒子群算法

ABSTRACT

With the boost of modern construction, development of technology and growing of

production scale, more and more engineer projects are over ten billion investments,

which have the characteristics of long time, high cost, large resources and high quality

need. So how to control the whole process of a project and make a scientific and

reasonable project scheduling scheme has been more and more important nowadays,

which receive the extensive attention of the academic and business circles.

As the key elements for the project general objective, time, cost, resources and

quality is a group of interdependent and contradictory community which determines the

success or failure for the project. So today’s project scheduling plan cannot not only

pursue single target factor optimization, and multi-objective project scheduling problem

optimization has become an important research subject. At the same time, considering

the importance of project execution efficiency, improvement of multi-objective

optimization technology is becoming more and more concerned in the whole project.

Although most present intelligent optimization algorithm can solve project optimization

problems to a certain extent, its fussy operation process and weakness of falling into

local optimum make the results usually unsatisfactory.

This paper proposes an improved chaos particle swarm optimization algorithm to

solve the multi-objective and multi-mode project scheduling optimization problems

based on doing a comprehensive outline for both domestic and foreign present research.

First, the article puts forward the CPSO based on the principle research of standard PSO

algorithm and chaos optimization. Then, the paper analyzes the models of time, cost,

resources and quality and establishes the multi-objective integrated optimization model

through the dimensionless and multi-objective dynamic weighted technology.

Meanwhile, the paper has a further research on the project scheduling problems with

different execution mode conditions and final uses the CPSO in the actual project

example to prove its validity and practicability in solving complex multi-objective and

multi-mode project scheduling optimization problems.

KEY WORDS: Project Scheduling, Multi-object Optimization Model,

Multi-Mode, Chaos, Particle Swarm Optimization

中文摘要

ABSTRACT

第一章绪论 ............................................................................................................... 1

1.1 课题研究背景及意义 ........................................................................................ 1

1.2 国内外研究现状 ................................................................................................ 2

1.2.1 多目标项目调度优化问题研究现状 ...................................................... 2

1.2.2 粒子群算法研究现状 .............................................................................. 3

1.3 本文主要研究内容及技术路线 ........................................................................ 5

1.4 本文创新点 ........................................................................................................ 7

第二章混沌粒子群算法研究 ..................................................................................... 8

2.1 粒子群算法综述 ................................................................................................ 8

2.1.1 基本粒子群算法简介 .............................................................................. 8

2.1.2 改进后的标准 PSO 算法 ......................................................................... 9

2.1.3 公式意义及算法流程 ............................................................................ 10

2.1.4 混合粒子群算法模型介绍 .................................................................... 12

2.2 混沌粒子群算法 .............................................................................................. 12

2.2.1 混沌优化基本原理 ................................................................................ 12

2.2.2 Logistic 方程 ........................................................................................... 13

2.2.3 算法思想及流程 .................................................................................... 14

2.3 函数测试 .......................................................................................................... 15

2.4 本章小结 .......................................................................................................... 16

第三章基于混沌粒子群算法的多目标问题求解 ................................................... 18

3.1 多目标优化问题 .............................................................................................. 18

3.1.1 多目标优化问题的描述 ........................................................................ 18

3.1.2 多目标优化问题的求解 ........................................................................ 20

3.2 多目标加权优化方法 ...................................................................................... 21

3.2.1 加权和法基本原则 ................................................................................ 22

3.2.2 DWA 算法 ............................................................................................... 22

3.2.3 多目标动态加权法 ................................................................................ 23

3.3 混沌粒子群算法求解多目标问题 .................................................................. 24

3.3.1 基本思想 ................................................................................................ 24

3.3.2 算法策略 ................................................................................................ 26

3.3.3 混沌粒子群算法对多目标问题的求解步骤 ........................................ 26

3.4 本章小结 .......................................................................................................... 27

第四章多目标项目调度优化问题模型研究 ........................................................... 29

4.1 多目标项目调度优化问题概述 ...................................................................... 29

4.2 项目调度相关概念界定 .................................................................................. 30

4.3 项目调度目标模型分析 .................................................................................. 31

4.3.1 项目工期目标函数建立 ........................................................................ 31

4.3.2 项目成本函数模型建立 ........................................................................ 32

4.3.3 工程质量模型分析 ................................................................................ 34

4.3.4 资源均衡目标模型研究 ........................................................................ 36

4.4 多目标项目调度综合优化模型构建 .............................................................. 37

4.5 本章小结 .......................................................................................................... 38

第五章单执行模式的多目标项目调度问题研究 ................................................... 39

5.1 引言 .................................................................................................................. 39

5.2 单执行模式的多目标项目调度问题模型 ...................................................... 39

5.3 基于优先规则的粒子群算法编码 .................................................................. 41

5.3.1 任务优先规则 ......................................................................................... 41

5.3.2 调度生成机制 ......................................................................................... 42

5.4 算法流程 .......................................................................................................... 43

5.4.1 个体编码及初始化 ................................................................................. 43

5.4.2 调度设置 ................................................................................................ 44

5.4.3 算法处理策略 ........................................................................................ 45

5.4.4 混沌粒子群算法步骤 ............................................................................ 46

5.5 案例验证 .......................................................................................................... 47

5.5.1 问题描述 ................................................................................................ 47

5.5.2 CPSO 求解 .............................................................................................. 48

5.5.3 结果分析 ................................................................................................ 50

5.6 本章小结 .......................................................................................................... 51

第六章多执行模式的多目标项目调度问题研究 ................................................... 52

6.1 引言 .................................................................................................................. 52

6.2 资源不受限 T-C-Q 多目标问题研究 .............................................................. 52

6.2.1 模型建立 ................................................................................................. 52

6.2.2 算法流程 ................................................................................................. 53

6.2.3 实例验证 ................................................................................................ 56

6.3 资源受限 T-C-R 多目标问题研究 .................................................................. 61

6.3.1 模型建立 ................................................................................................. 61

6.3.2 算法思想与基本流程 ............................................................................. 62

6.3.3 实例验证 ................................................................................................ 63

6.4 本章小结 .......................................................................................................... 71

第七章总结与展望 ................................................................................................... 72

附录 CPSO 混沌粒子群算法求解多目标项目调度问题部分源程序 .................... 73

参考文献 ..................................................................................................................... 79

攻读硕士期间发表的论文和承担的科研项目 ......................................................... 84

致谢 ............................................................................................................................. 85

第一章绪论

1.1 课题研究背景及意义

如今随着现代化建设的加速推进、科学技术的不断发展以及生产规模的日益

壮大，大型工程项目已越来越多，如何制定出一个科学合理的项目调度方案愈显

重要。尽管过去几十年，我国不少企业正不断向国外汲取项目调度先进技术、引

进优秀管理经验与方法，但与国际总体水平相比，其无论在理论还是实践上都依

然存在不少差距。从 2008 年坟川大地震中房屋的不堪一击，到 2009 年上海闵行

莲花河畔景苑楼盘倒楼事件无不向我们敲响警钟，面对施工过程中存在的拖期现

象严重或盲目压缩工期、片面追求低成本、偷工减料、忽略对质量的控制，以至

于接二连三发生工程质量事故、返工率提高，项目停罢等现象都值得我们深思。

总结思考这类情况，其主要原因还是归咎于没有认识到要整体实现工程项目效益，

就必须对其所提供的资源、所要求的质量、所规定的工期、所批准的费用等各因

素进行全面而科学的控制与规划。

但实际工程项目中，要实现科学周全的调度计划安排并非一件易事，例如工

期的缩短会使工程尽早投入使用，但也会增加各类资源的使用量，造成资源成本

的增加，甚至造成项目质量难以保障；项目成本的降低会为投资方节约项目费用，

但过低的价格也会为工程质量和工期保证埋下了隐患；工程质量的控制可以减少

因返工而带来的维修费用等损失，但也可能影响工期并加大建造成本的投入；同

时，随着工程项目规模的扩大，所需求的资源量也越来越大，对项目资源使用的

均衡分配、合理控制能节约项目成本，也是工程项目多目标综合优化中不可忽视

的一个重要组成部分。综上所述，项目调度中的工期、成本、资源和质量是一组

既互为依存又相互矛盾的共同体，它们构成了项目调度的基本目标要素，而实施

项目调度的过程就是对其多个目标进行综合协调进而找到最优方案的过程。

目前传统的项目调度研究方法包括关键路线法(Critical Path Method, CPM)和

计划评审技术(Project Evaluation and Review Technique, PERT)，然而这些基于网络

计划技术的优化方法在初始计划编制过程中并没有考虑资源受限等情况，于是，

产生了精确算法和启发式算法，但前者一般只针对求解规模较小的问题，而在求

解规模稍大、数据量繁琐的多目标项目调度问题时，采用人工智能的启发式算法

具有明显的优势。因此，本文将研究重心放在了目前广为关注人工智能启发式算

法上，主要在传统粒子群算法基础上结合混沌优化思想求解这类大规模问题，通

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摘要：

摘要如今随着现代化建设的加速推进、科学技术的不断发展以及生产规模的日益壮大，单体投资过百亿的大型工程项目已越来越多，其具有工期长、费用高、资源需求大、质量要求高等特点，因此，如何准确地管理与控制整个项目建设的进程、制定一个科学合理的项目调度方案已愈显重要，并受到了学术界、企业界的广泛关注。在实际项目调度中，工期、成本、资源和质量是一组既互为依存又相互矛盾的共同体，作为构成项目建设总目标的关键要素，其无疑决定了项目的成败，因而如今的项目调度计划管理已不能仅仅局限于追求某单个目标要素的优化，项目调度多目标优化问题已经成为一个很重要的研究课题。同时随着人们对项目执行效率的重视，多目标优化技术的改进在...

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